基于因子分析和結(jié)構(gòu)方程模型的人工智能環(huán)保認(rèn)可度探析

摘要：隨著大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，使用人工智能技術(shù)進(jìn)行環(huán)境保護(hù)成為其應(yīng)用方向之一。為了定量評價人們對于使用人工智能技術(shù)進(jìn)行環(huán)境保護(hù)的認(rèn)可度，以安徽省居民調(diào)查結(jié)果為例，利用因子分析法將影響人工智能環(huán)保認(rèn)可度的9個因素降維為個人生活、國家社會與自然保護(hù)三個層面因子，并建立結(jié)構(gòu)方程模型探討這三個因子的關(guān)系與作用路徑。結(jié)果表明，公眾認(rèn)可并支持使用人工智能助力環(huán)境保護(hù)，其發(fā)展前景受到個人生活、國家社會與自然保護(hù)三方面協(xié)同作用的影響。

關(guān)鍵詞：人工智能；環(huán)境保護(hù)；因子分析法；結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類號：TP311" "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）18-0007-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

黨的“十四五”規(guī)劃提出：生態(tài)環(huán)境治理體系與治理能力現(xiàn)代化需要構(gòu)建服務(wù)型科技創(chuàng)新體系，提升環(huán)保產(chǎn)業(yè)競爭力；應(yīng)對氣候變化等全球共同挑戰(zhàn)，需要通過科技創(chuàng)新提出中國方案；改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、保障公眾健康，需要依靠科技創(chuàng)新提升生態(tài)環(huán)境健康風(fēng)險應(yīng)對水平[1]。人工智能技術(shù)作為新一輪工業(yè)革命的核心技術(shù)，目前已經(jīng)逐漸應(yīng)用于環(huán)境治理領(lǐng)域并產(chǎn)生正向效應(yīng)[2]。特別是人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，能夠拓展環(huán)境治理的時空范圍，優(yōu)化環(huán)境治理的決策機(jī)制，提高環(huán)境知識和理念的傳播效率[3]。

關(guān)于人工智能在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用，已有部分學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。王加軍[4]認(rèn)為，從生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的監(jiān)管角度來看，隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，信息采集以及加工處理等各個環(huán)節(jié)都已邁向信息化與數(shù)字化，采集數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的趨勢。劉紅霞等[5]指出，人工智能結(jié)合無人機(jī)和衛(wèi)星遙感技術(shù)可以用于收集環(huán)境參數(shù)，還能從大量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，識別異常數(shù)據(jù)和噪聲，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。容澤仁等[6]認(rèn)為，由于人工智能具備自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)不同環(huán)境和數(shù)據(jù)特點，自動選擇最優(yōu)算法和模型進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，提高了數(shù)據(jù)分析的效果和精度。

以上研究表明，人工智能對我國的環(huán)境保護(hù)工作發(fā)揮了積極作用，但同時也可能存在技術(shù)創(chuàng)新、機(jī)制協(xié)調(diào)、資源利用等方面的缺陷。由于人工智能技術(shù)與人民生活聯(lián)系越來越緊密，調(diào)查與分析人民群眾對使用人工智能進(jìn)行環(huán)境保護(hù)的認(rèn)可度及影響因素非常必要。為了更深層次地研究人工智能應(yīng)用于環(huán)境保護(hù)的現(xiàn)狀，本文建立數(shù)學(xué)模型，對人民群眾對人工智能幫助環(huán)境保護(hù)的認(rèn)可度進(jìn)行量化分析。

1 調(diào)查數(shù)據(jù)來源

為了獲得最貼合實際的調(diào)查結(jié)果，首先進(jìn)行預(yù)調(diào)查，以問卷調(diào)查作為主要調(diào)查方式，隨機(jī)走訪調(diào)查，共發(fā)放問卷188份。其次進(jìn)行實地訪談，在走訪過程中了解受訪者對人工智能助力環(huán)境保護(hù)的看法與建議，結(jié)合查閱相關(guān)資料，對現(xiàn)有問卷進(jìn)行修改，使問卷更加合理有效，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的科學(xué)性與合理性。

假設(shè)置信度為95%時，查[t]分布表可得[t]統(tǒng)計量為[t=1.96]。假設(shè)總體中某一特定屬性的比例[ρ=0.5]，允許的誤差范圍[Δ=0.05]，則在重復(fù)抽樣下，樣本量[n]的最小值為：

[n0=t2ρ（1-ρ）Δ2=1.962×0.5×（1-0.5）0.052=384.16≈385]

對總體大小進(jìn)行調(diào)整，其中[N]為安徽省總?cè)丝跀?shù)：

[n1=n0NN+n0=385×6127000061270000+385≈385]

取設(shè)計效應(yīng)[deff=1.35]，調(diào)整樣本量：

[n2=n1×deff=385×1.35=519.75≈520]

因抽樣過程中會出現(xiàn)無效問卷等情況，預(yù)期有效問卷回答率為90%，初步估計樣本容量為：

[n3=n2r=5200.9≈578]

結(jié)合問卷發(fā)放的實際情況，初步確定在安徽省各地區(qū)分發(fā)問卷580份以滿足調(diào)查需要，并根據(jù)具體情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。

調(diào)查的抽樣方法分為兩步：首先，進(jìn)行簡單隨機(jī)抽樣，將本省各市級城市按人口數(shù)量由多到少依次排序編號；以市為單位，在每個市區(qū)內(nèi)隨機(jī)抽取1個區(qū)，共抽取16個區(qū)。然后，采用等額偶遇抽樣，在各個被抽中的地區(qū)實行等額抽樣，在實地訪談過程中采用偶遇抽樣抽取居民，確保樣本的代表性，共計發(fā)放問卷580份。

問卷內(nèi)容圍繞安徽省居民對人工智能技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境保護(hù)的認(rèn)可度展開，主要從9個方面進(jìn)行評分：市容市貌提升、生活質(zhì)量提高、促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實現(xiàn)自動化減少人力付出、減少資源浪費、促進(jìn)可持續(xù)能源發(fā)展、減少污染排放、保護(hù)自然資源、改善空氣質(zhì)量。每個方面設(shè)置1～5分的評分檔次，1分表示完全不認(rèn)可，5分表示高度認(rèn)可，得分越高代表認(rèn)可度越高，旨在全面評估居民對人工智能環(huán)境保護(hù)應(yīng)用不同維度的態(tài)度和看法。

2 人工智能環(huán)境保護(hù)發(fā)展前景與影響探析

根據(jù)調(diào)查獲得的數(shù)據(jù)，使用卡方列聯(lián)表對人工智能在保護(hù)環(huán)境方面的發(fā)展前景及對人們生活產(chǎn)生的影響進(jìn)行研究分析。通過分析結(jié)果，對發(fā)展前景與影響進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，并得出相應(yīng)結(jié)論。

關(guān)于人工智能在保護(hù)環(huán)境方面的發(fā)展前景，本次調(diào)查結(jié)果如表1所示。其中，持有“未來可期，會有很好的發(fā)展前景”觀點的人數(shù)最多，達(dá)到471人，占比81.2%，可見人工智能保護(hù)環(huán)境的發(fā)展前景較好?？ǚ綑z驗結(jié)果如表2所示，顯著性P值為0.000，小于設(shè)定的顯著性水平0.05，說明人工智能在保護(hù)環(huán)境方面的發(fā)展前景具有顯著性影響。

本文從提高生活質(zhì)量、實現(xiàn)自動化減少人力付出、改善空氣質(zhì)量、保護(hù)自然資源、減少污染排放、提升市容市貌、促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展、促進(jìn)可持續(xù)能源發(fā)展、減少資源浪費九個方面考查使用人工智能進(jìn)行環(huán)境保護(hù)的影響因素。通過卡方檢驗（見表3） ，在置信水平為0.05的條件下，所有9個影響效果的顯著性P值均小于0.05，說明人工智能保護(hù)環(huán)境對人們生活的影響具有顯著相關(guān)性，也可以認(rèn)為人工智能保護(hù)環(huán)境受到了群眾的廣泛認(rèn)可。

3 基于因子分析法的人工智能環(huán)保認(rèn)可度分析

上述考慮的體現(xiàn)人工智能環(huán)保認(rèn)可度的9個指標(biāo)較多，且它們之間可能存在一定的相關(guān)性。為對這九個指標(biāo)進(jìn)行降維，本文采用因子分析法。因子分析法能夠在盡可能保留原始數(shù)據(jù)信息的前提下，從眾多復(fù)雜變量中提取出幾個獨立的公共因子，這些因子能夠反映原始變量的主要信息，從而實現(xiàn)降維和簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的目的[7]。

首先，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢驗，以驗證數(shù)據(jù)的有效性。在因子分析中，KMO值越接近1，Bartlett球形檢驗的P值越小，表明變量間相關(guān)性越強(qiáng)，因子分析效果越好。從表4可以看出，KMO值為0.894，接近于1，且Bartlett檢驗的P值為0.000，小于顯著性水平（此處設(shè)為0.05） ，說明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

最后，對提取的公因子進(jìn)行命名和解釋。為了便于解釋提取的3個公因子的實際意義，表6給出了進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷?？梢钥闯?，提升市容市貌、提高生活質(zhì)量、促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實現(xiàn)自動化減少人力付出這4個原始指標(biāo)在因子1上有較高的載荷，因子1主要解釋這4個變量，可命名為個人生活層面因子；因子2主要由減少資源浪費、促進(jìn)可持續(xù)能源發(fā)展這2個指標(biāo)決定，可命名為國家社會層面因子；因子3主要由減少污染排放、保護(hù)自然資源、改善空氣質(zhì)量這3個指標(biāo)決定，可命名為自然保護(hù)層面因子。

4 基于結(jié)構(gòu)方程模型的影響因素關(guān)聯(lián)性研究

為了進(jìn)一步研究上文提取的3個公因子與居民認(rèn)可度之間的關(guān)系及作用路徑，本節(jié)選用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)方程模型（SEM） 是一種被廣泛認(rèn)可的研究可觀測變量與潛在變量，以及潛在變量之間關(guān)系的重要工具[8]，有助于驗證本文關(guān)于人工智能環(huán)保居民認(rèn)可度各影響因素之間的關(guān)系。

為探討個人生活層面、國家社會層面、自然保護(hù)層面三個因子之間的關(guān)聯(lián)性，本文假設(shè)任意兩個因子之間均存在直接影響關(guān)系，且各假設(shè)之間相互獨立，具體假設(shè)如下。H1：個人生活層面因子（因子1） 能夠直接影響國家社會層面因子（因子2） ；H2：個人生活層面因子（因子1） 能夠直接影響自然保護(hù)層面因子（因子3） ；H3：國家社會層面因子（因子2） 能夠直接影響自然保護(hù)層面因子（因子3） ；H4：國家社會層面因子（因子2） 能夠直接影響個人生活層面因子（因子1） ；H5：自然保護(hù)層面因子（因子3） 能夠直接影響個人生活層面因子（因子1） ；H6：自然保護(hù)層面因子（因子3） 能夠直接影響國家社會層面因子（因子2） 。

根據(jù)上述假設(shè)，并結(jié)合表6中3個因子命名時所關(guān)聯(lián)的各自原始指標(biāo)，以3個因子為潛變量、9個原始變量為可測變量，建立人工智能環(huán)保認(rèn)可度影響因素SEM模型，模型路徑圖如圖2所示。

通過模型擬合，結(jié)果如表7所示?？梢钥吹?，當(dāng)前模型的4個擬合指標(biāo)GFI、NFI、CFI和RMSEA值均未達(dá)標(biāo)，說明需要對模型進(jìn)行修正。此時的路徑系數(shù)估計結(jié)果如表8所示，其中路徑H5的顯著性P值為0.098，大于設(shè)定的顯著性水平0.05，應(yīng)當(dāng)拒絕原假設(shè)H5。因此，考慮刪除路徑H5以修正SEM模型。

通過刪除路徑H5來修正模型，得到修正后模型的擬合結(jié)果如表9所示?？梢钥吹?，修正后的4個擬合指標(biāo)均已達(dá)標(biāo)，說明模型擬合度較好，能夠較好地反映數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，最終人工智能環(huán)境保護(hù)SEM的路徑系數(shù)估計值如表10所示。

從表10可以看出，5對配對項因子的顯著性P值均為0.000，說明在水平上具有顯著性，對應(yīng)路徑有效。此外，表中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)有正有負(fù)，表明配對項因子之間存在正向或負(fù)向影響，并且系數(shù)絕對值越大，影響越強(qiáng)。例如，路徑H6：因子3（自然保護(hù)層面因子） 到因子2（國家社會層面因子） 的路徑系數(shù)為1.474，是所有路徑系數(shù)中最大的，具有最強(qiáng)的正向影響。這說明，當(dāng)其他條件不變時，變量“自然保護(hù)層面因子”每提升1個單位，變量“國家社會層面因子”將直接提升1.474個單位。這表明，使用人工智能進(jìn)行環(huán)境保護(hù)不僅能夠節(jié)約自然資源、保護(hù)自然環(huán)境，還能促進(jìn)國家自然資源的最大化利用。值得注意的是，路徑H2：因子1（個人生活層面因子） 到因子3（自然保護(hù)層面因子） 的路徑系數(shù)為-1.364，說明二者之間具有負(fù)向影響，即個人生活層面因子的增加會導(dǎo)致自然保護(hù)層面因子的減少。這可能是因為部分人更傾向于使用高能耗的人工智能設(shè)備以提高生活便利性，而這一行為可能對自然環(huán)境造成負(fù)面影響，從而降低群眾對人工智能在自然保護(hù)層面的認(rèn)可度。

5 結(jié)束語

本文圍繞人們對人工智能技術(shù)用于環(huán)境保護(hù)的認(rèn)可問題，通過模型構(gòu)建和實證分析，探討了個人生活、國家社會和自然保護(hù)在人工智能環(huán)保認(rèn)可中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，民眾認(rèn)可并支持使用人工智能技術(shù)助力環(huán)境保護(hù)，不僅提升了日常生活的便捷性，增強(qiáng)了人民生活質(zhì)量，同時也無需花費大量人力來維持日常清潔與養(yǎng)護(hù)，更能夠節(jié)約自然資源、保護(hù)環(huán)境，促進(jìn)國家綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

本研究雖然取得了一定成果，但也存在一些不足。首先，樣本選取局限于特定地域，可能限制了研究結(jié)論的普適性。此外，研究數(shù)據(jù)主要基于問卷調(diào)查和訪談，這些方法可能存在一定主觀性。因此，未來研究可結(jié)合更多地區(qū)的官方客觀數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步驗證和豐富本研究的結(jié)論。其次，未來研究還可引入更多外部變量，如政策法規(guī)、就業(yè)機(jī)會等，以探討這些因素對人工智能在環(huán)保領(lǐng)域發(fā)展前景的影響。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】